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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411798507.6，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法是由郑能干;王唯实;唐为昊设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法。针对幼虫翻滚运动模型的协同设计挑战以及传统方法依赖手动测量数据与训练耗时的问题，结合果蝇幼虫生物特征设计神经力学模型，并构建了基于深度学习的人工神经网络作为模型控制器进行训练，同时设计了基于TPE算法的超参数优化方法。本发明将上述方法嵌入到可微编程框架中，实现了方法的高度集成和效率优化。该方法能够在有限计算资源下有效模拟果蝇幼虫的翻滚运动行为并进行优化。具备果蝇幼虫生物特征的软体模型具备灵活移动和适应复杂环境的优势。本发明探索果蝇幼虫翻滚过程的最优控制策略，模拟其与复杂环境的交互，为现实中类果蝇幼虫软体机器人的设计提供了重要参考。

本发明授权一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物质点法的果蝇幼虫翻滚运动建模与优化方法，其特征在于，该方法包含三个模块： S1基于物质点法的果蝇幼虫神经力学模型构造模块，基于物质点法的物理仿真机理，参照果蝇幼虫的生物结构建立神经力学模型，模型可以基于当前状态，根据接收的信号控制对应肌肉收缩，输出下一时刻的仿真结果； S2基于人工神经网络的模型控制器构造模块，基于模块S1建立的果蝇幼虫神经力学模型，使用改进后的多层感知器作为模型的控制器，处理输入的正弦波信号，生成模型的驱动信号； S3基于梯度和TPE算法的模型优化模块，基于果蝇幼虫神经力学模型和人工神经网络控制器，使用定制的损失函数和Adam优化器利用梯度信息进行模型训练，训练后的模型可以对果蝇幼虫的翻滚运动进行仿真，并将仿真过程中各个时刻的位置信息存储起来，仿真结束后使用存储的数据进行渲染，生成可视化文件；基于贝叶斯优化原理，结合TPE算法设计果蝇幼虫翻滚运动模型的超参数优化方法，探索模型的最优超参数； 在模块S1中，基于真实的果蝇幼虫生物结构，构建果蝇幼虫模型；在空间上将果蝇幼虫分割成一系列大小相同的小块，每个小块用一个球体粒子表示，这里的粒子部署在三维坐标系上；在构建的果蝇幼虫模型中，外层由超弹性材料组成，中间是肌肉组织，最内层是静流体骨骼；设置肌肉时，不同区域的肌肉用不同的编号表示，并按照肌肉收缩方向将肌肉粒子周围粒子设置为肌肉锚点； 模块S1中，在构建好的神经力学模型上，基于物质点法，建立模型的更新方法；物质点法涉及到欧拉视角和拉格朗日视角的转化；使用粒子作为基本单位，构建果蝇幼虫模型的操作，对应拉格朗日视角；物质点法在每个时间步进行的操作都是从拉格朗日视角开始到拉格朗日视角结束，整个过程分为两部分：粒子到网格和网格到粒子；粒子到网格，这一步骤会将粒子物理量插值到网格上，并求解动量守恒公式，得到下一个时刻网格上的新动量；在这个步骤中，模型首先从控制器接收肌肉激活信号来控制不同编号肌肉的收缩，然后根据边界条件处理碰撞；具体实现时，模型会以粒子为单位计算肌肉收缩力，只有被设置为肌肉的粒子会进行该运算； 在模块S3中，基于模型建立和训练过程的实验数据，为超参数设置参数空间；选取训练的学习率、果蝇幼虫体表弹性材料的杨氏模量、正弦波数量这些超参数作为优化对象，通过专家知识为这些超参数的取值范围设置上界和下界。

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